Flink+hudi 构架沧湖一体化解决方案
本文是对前文《如何用Flink整合hudi，构架沧湖一体化解决方案》的一些问题更正，未添加新内容，请读者酌情阅读。
更新说明：
修正章节 《版本搭配》中的使用建议 修改章节 《Flink on hudi》 内的配置依赖描述，现在使用Flink cdc 2.0 对章节《添加依赖》添加配图 更新文章排版 最后，感谢社区大佬 玉兆 同学的细心指导
在《如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse》里，我们介绍了如何cdc到ck，今天我们依旧使用前文的案例，来sink到hudi，那么我们开始吧。
hudi
简介
Apache Hudi(发音为“Hoodie”)在DFS的数据集上提供以下流原语
插入更新 (如何改变数据集?) 增量拉取 (如何获取变更的数据?)
Hudi维护在数据集上执行的所有操作的时间轴（timeline），以提供数据集的即时视图。Hudi将数据集组织到与Hive表非常相似的基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，文件夹包含该分区的文件。每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。
分区记录会被分配到多个文件。每个文件都有一个唯一的文件ID和生成该文件的提交（commit）。如果有更新，则多个文件共享相同的文件ID，但写入时的提交（commit）不同。
存储类型–处理数据的存储方式
写时复制
纯列式
创建新版本的文件
读时合并
近实时
视图–处理数据的读取方式
读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件
parquet文件查询性能
500 GB的延迟时间约为30分钟
导入现有的Hive表
近实时视图
混合、格式化数据
约1-5分钟的延迟
提供近实时表
增量视图
数据集的变更
启用增量拉取
Hudi存储层由三个不同的部分组成
元数据–它以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据，该时间轴允许将数据集的即时视图存储在基本路径的元数据目录下。时间轴上的操作类型包括
提交（commit），一次提交表示将一批记录原子写入数据集中的过程。单调递增的时间戳，提交表示写操作的开始。
清理（clean），清理数据集中不再被查询中使用的文件的较旧版本。
压缩（compaction），将行式文件转化为列式文件的动作。
索引，将传入的记录键快速映射到文件（如果已存在记录键）。索引实现是可插拔的，Bloom过滤器-由于不依赖任何外部系统，因此它是默认配置，索引和数据始终保持一致。Apache HBase-对少量key更高效。在索引标记过程中可能会节省几秒钟。
数据，Hudi以两种不同的存储格式存储数据。实际使用的格式是可插入的，但要求具有以下特征–读优化的列存储格式（ROFormat），默认值为Apache Parquet；写优化的基于行的存储格式（WOFormat），默认值为Apache Avro。
为什么Hudi对于大规模和近实时应用很重要？
Hudi解决了以下限制
HDFS的可伸缩性限制
需要在Hadoop中更快地呈现数据
没有直接支持对现有数据的更新和删除
快速的ETL和建模
要检索所有更新的记录，无论这些更新是添加到最近日期分区的新记录还是对旧数据的更新，Hudi都允许用户使用最后一个检查点时间戳。此过程不用执行扫描整个源表的查询
Hudi的优势
HDFS中的可伸缩性限制。 Hadoop中数据的快速呈现 支持对于现有数据的更新和删除 快速的ETL和建模
（以上内容主要引用于：《Apache Hudi 详解》）
新架构与湖仓一体
通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。下面是架构图：
MySQL 数据通过 Flink CDC 进入到 Kafka。之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响。
通过 CDC 进入到 Kafka 的数据除了落一份到离线数据仓库的 ODS 层之外，会同时按照实时数据仓库的链路，从 ODS->DWD->DWS->OLAP 数据库，最后供报表等数据服务使用。实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。
从架构图上，可以看到有一步数据修正 (重跑历史数据) 的动作，之所以有这一步是考虑到：有可能存在由于口径调整或者前一天的实时任务计算结果错误，导致重跑历史数据的情况。
而存储在 Kafka 的数据有失效时间，不会存太久的历史数据，重跑很久的历史数据无法从 Kafka 中获取历史源数据。再者，如果把大量的历史数据再一次推到 Kafka，走实时计算的链路来修正历史数据，可能会影响当天的实时作业。所以针对重跑历史数据，会通过数据修正这一步来处理。
总体上说，这个架构属于 Lambda 和 Kappa 混搭的架构。流批一体数据仓库的各个数据链路有数据质量校验的流程。第二天对前一天的数据进行对账，如果前一天实时计算的数据无异常，则不需要修正数据，Kappa 架构已经足够。
（本节内容，引用自：《37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践》）
最佳实践
版本搭配
版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：
| flink | hudi |
|---|---|
| 1.12.2 | 0.9.0 |
| 1.13.1 | 0.10.0 |
建议用 hudi master +flink 1.13 这样可以和 cdc connector 更好地适配。
下载hudi
https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hudi/hudi-flink-bundle
目前maven中央仓库，最新版本是0.9.0 ，如果需要下载0.10.0版本 , 可以加入社区群，在共享文件中下载，也可以下载源码自行编译。
执行
如果将 hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0.jar 放到了 flink/lib 下，则只需要如下执行即可，否则会出现各种找不到类的异常
bin/sql-client.sh embedded
Flink on hudi
新建maven工程，修改pom如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>org.example</groupId>
<artifactId>flink_hudi_test</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
<flink.version>1.13.1</flink.version>
<hudi.version>0.10.0</hudi.version>
<hadoop.version>2.10.1</hadoop.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-core</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-common</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<type>test-jar</type>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hudi</groupId>
<artifactId>hudi-flink-bundle_2.11</artifactId>
<version>${hudi.version}</version>
<scope>system</scope>
<systemPath>${project.basedir}/libs/hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar</systemPath>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.49</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
我们通过构建查询insert into t2 select replace(uuid(),'-',''),id,name,description,now() from mysql_binlog 将创建的mysql表，插入到hudi里。
package name.lijiaqi;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class MysqlToHudiExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode()
.build();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings);
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);
// 数据源表
String sourceDDL =
"CREATE TABLE mysql_binlog (\n" +
" id INT NOT NULL,\n" +
" name STRING,\n" +
" description STRING\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'jdbc',\n" +
" 'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test', \n"+
" 'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', \n"+
" 'username' = 'root',\n" +
" 'password' = 'dafei1288', \n" +
" 'table-name' = 'test_cdc'\n" +
")";
// 输出目标表
String sinkDDL =
"CREATE TABLE t2(\n" +
"\tuuid VARCHAR(20),\n"+
"\tid INT NOT NULL,\n" +
"\tname VARCHAR(40),\n" +
"\tdescription VARCHAR(40),\n" +
"\tts TIMESTAMP(3)\n"+
// "\t`partition` VARCHAR(20)\n" +
")\n" +
// "PARTITIONED BY (`partition`)\n" +
"WITH (\n" +
"\t'connector' = 'hudi',\n" +
"\t'path' = 'hdfs://172.19.28.4:9000/hudi_t4/',\n" +
"\t'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
")" ;
// 简单的聚合处理
String transformSQL =
"insert into t2 select replace(uuid(),'-',''),id,name,description,now() from mysql_binlog";
tableEnv.executeSql(sourceDDL);
tableEnv.executeSql(sinkDDL);
TableResult result = tableEnv.executeSql(transformSQL);
result.print();
env.execute("mysql-to-hudi");
}
}
查询hudi
package name.lijiaqi;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class ReadHudi {
public static void main(String[] args) throws Exception {
EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inStreamingMode()
.build();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings);
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);
String sourceDDL =
"CREATE TABLE t2(\n" +
"\tuuid VARCHAR(20),\n"+
"\tid INT NOT NULL,\n" +
"\tname VARCHAR(40),\n" +
"\tdescription VARCHAR(40),\n" +
"\tts TIMESTAMP(3)\n"+
// "\t`partition` VARCHAR(20)\n" +
")\n" +
// "PARTITIONED BY (`partition`)\n" +
"WITH (\n" +
"\t'connector' = 'hudi',\n" +
"\t'path' = 'hdfs://172.19.28.4:9000/hudi_t4/',\n" +
"\t'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
")" ;
tableEnv.executeSql(sourceDDL);
TableResult result2 = tableEnv.executeSql("select * from t2");
result2.print();
env.execute("read_hudi");
}
}
展示结果
Flink CDC 2.0 on Hudi
上一章节，我们使用代码形式构建实验，在本章节里，我们直接使用官网下载的flink包来构建实验环境。
添加依赖
添加如下依赖到$FLINK_HOME/lib下
hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar (修改 Master 分支的 Hudi Flink 版本为 1.13.2 然后构建) hadoop-mapreduce-client-core-2.7.3.jar (解决 Hudi ClassNotFoundException) flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.0.jar flink-format-changelog-json-2.0.0.jar flink-sql-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar
注意，在寻找jar的时候，cdc 2.0 更新过group id ，不再试 com.alibaba.ververica 而是改成了 com.ververica
flink sql cdc on hudi
创建mysql cdc表
CREATE TABLE mysql_users (
id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED ,
name STRING,
birthday TIMESTAMP(3),
ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'localhost',
'port' = '3306',
'username' = 'root',
'password' = 'dafei1288',
'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',
'database-name' = 'test',
'table-name' = 'users'
);
创建hudi表
CREATE TABLE hudi_users5(
id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
name STRING,
birthday TIMESTAMP(3),
ts TIMESTAMP(3),
`partition` VARCHAR(20)
) PARTITIONED BY (`partition`) WITH (
'connector' = 'hudi',
'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
'path' = 'hdfs://localhost:9009/hudi/hudi_users5'
);
修改配置，让查询模式输出为表，设置checkpoint
set execution.result-mode=tableau;
set execution.checkpointing.interval=10sec;
进行输入导入
INSERT INTO hudi_users5(id,name,birthday,ts,
partition) SELECT id,name,birthday,ts,DATE_FORMAT(birthday, 'yyyyMMdd') FROM mysql_users;
查询数据
select * from hudi_users5;
执行结果
卡执行计划
这个问题坑了我好几天，一度都打算放弃hudi了，表面上很正常，日志也没有任何报错，也可以看出来cdc起作用了，有数据写入，但是就是卡在 hoodie_stream_write 上一动不动了，没有数据下发了。感谢社区大佬 Danny Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置
set execution.checkpointing.interval=10sec;
终于正常了
致此，flink + hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成，感谢大家看到这里，如果对你有点点帮助的话，希望点个关注，转发。您的举手之劳，会对我非常有帮助，非常感谢。
参考链接
https://blog.csdn.net/weixin_49218925/article/details/115511022
https://blog.csdn.net/qq_37095882/article/details/103714548
https://mp.weixin.qq.com/s/xoucbJxzO2Zkq_b2_WDUbA